Klasifikasi Sentimen Pada Ulasan Buku Berbahasa Inggris Menggunakan Information Gain Dan Naïve Bayes

Abstract

Semakin berkembangnya teknologi informasi, mengakibatkan pertumbuhan data mengenai ulasan buku semakin besar dan pesat. Dengan membaca review atau ulasan berdasarkan pengalaman pembaca lain, maka kita akan mengetahui kualitas dari buku tersebut. Begitu banyaknya ulasan akan mempersulit pengguna lain untuk menyimpulkan hasil dari ulasan tersebut mengandung opini positif atau negatif. Oleh karena itu, peneliti memberikan solusi dengan menggunakan klasifikasi sentimen ulasan buku. Metode yang digunakan adalah Information Gain dan Naïve Bayes. Information Gain digunakan sebagai metode pemilihan fitur yang dapat membuat akurasi penelitian menjadi meningkat dengan mengurangi fitur-fitur yang kurang. Naïve Bayes digunakan untuk mengatasi masalah ketidakpastian yang terdapat pada pengklasifikasian teks, dan Naïve Bayes mengklasifikasikan ulasan, cenderung beropini positif atau negatif berdasarkan nilai probabilitasnya. Berdasarkan skenario pengujian yang telah dilakukan, performa klasifikasi sentimen pada ulasan buku berbahasa inggris menggunakan Information Gain dan Naive Bayes dari rata-rata F1-score menggunakan 5-fold-cross validation adalah 88,28%. Kata kunci: ulasan buku, analisis sentimen, naïve bayes, information gain